知識進化算法研究及其在配電網重構中的應用.pdf

1、配電網重構是降低網損，提高電網運行經濟性和供電可靠性的主要途徑之一。以網損最小或可靠性最高為優(yōu)化目標的配電網重構問題，是一個有約束（即各種運行條件）的非線性整數(shù)組合優(yōu)化問題，其研究受到學術界和工程界的高度重視。
　　遺傳算法是一種以達爾文“適者生存，優(yōu)勝劣汰”進化理論和孟德爾生物遺傳理論為基礎的智能進化算法，被廣泛的應用于現(xiàn)實社會各個領域的復雜問題優(yōu)化求解。但傳統(tǒng)的生物進化算法帶有天然的盲目性和隨機性，導致求解問題時普遍存在早熟收

2、斂和收斂速度慢的問題。為了改進遺傳算法，提高算法性能，使其更好地應用于實際工程。本文通過分析人類的進化過程發(fā)現(xiàn):人類的進化有別于其它生物，是典型的雙進化。人類進化既包括基于自然性的生物進化過程，又包括基于社會性的知識進化，而且知識進化在人類的進化過程中發(fā)揮了至關重要的作用。受此啟發(fā)，提出了雙進化計算方法的框架。
　　雙進化計算系統(tǒng)由生物進化子系統(tǒng)和知識進化子系統(tǒng)構成。其中生物進化是針對某一個具體問題的優(yōu)化，知識進化則是針對某類問題

3、的求解知識的優(yōu)化，生物系統(tǒng)為形成知識提供事實依據，知識系統(tǒng)對生物系統(tǒng)提供指導，兩者既相互獨立，又相互作用、相互影響，從而共同進化。在系統(tǒng)應用階段，對于待優(yōu)化的新問題，首先從的知識庫中尋找最適宜的方法和參數(shù)，再指導生物進化子系統(tǒng)高效地得到高質量的最優(yōu)解。從而提高算法的效率和效果。雙進化計算是一個龐大復雜的系統(tǒng)，涉及到的研究問題較多。本文主要研究其中比較關鍵的兩個問題:一是如何從生物進化得到的優(yōu)化問題算例中獲取知識？二是知識進化問題。

4、>　　實際工程技術領域的優(yōu)化問題一般都可以抽象為函數(shù)優(yōu)化問題，配電網重構問題也不例外。因此，本研究首先針對函數(shù)優(yōu)化問題展開，進而應用到工程實際之中。關于知識的獲取問題，我們將待優(yōu)化函數(shù)按其特征聚類，預先設想具有相同特征的同類函數(shù)在利用進化計算求解時，采用相同控制參數(shù);而歸為其它類型的函數(shù)則適宜采用另外的控制參數(shù)求解。因而，知識獲取問題便轉化為函數(shù)聚類問題。在函數(shù)聚類時提出了兩種方法:一種方法是基于函數(shù)適應度地貌，借助圖形圖像中紋理分析的

5、相關概念和方法，用灰度共生矩陣描述二元函數(shù)圖像的特征，以此對函數(shù)聚類;另一種方法是基于函數(shù)表達式的聚類，將構造相同的函數(shù)歸為同一類。從而采用遺傳算法獲取若干類函數(shù)的策略優(yōu)選知識，通過實驗證實，上述思路和方法是可行并且有效的:具有相似地貌特征或是相同模式的函數(shù)構造式的同類函數(shù)在進行遺傳算法求解時的確具有相同的最優(yōu)參數(shù)和策略設置。因此，可以借助所獲得的知識指導生物進化（在求解新問題時）。
　　關于知識進化問題，以科學知識進化論的哲學思

6、想為理論依據，借鑒生物進化的過程，提出了知識進化系統(tǒng)，并在此基礎上分別提出了基本知識進化算法和基于范式轉換的知識進化算法，設計了知識適應度評價函數(shù)和知識進化算子:傳承算子實現(xiàn)對優(yōu)秀知識個體的傳承，創(chuàng)新算子來產生新的知識個體，通過進化獲得水平更高的知識集合。用實例數(shù)據和經典函數(shù)優(yōu)化驗證了知識進化算法的可行性和有效性。
　　針對配電網重構問題，在詳細分析配電網重構問題特點的基礎上，結合前推回代法進行網絡的潮流計算，以結構數(shù)組的方式存儲